Nathan Dupuis

Intégré à une équipe R&D travaillant sur la navigation autonome, j’ai contribué à la conception et l’optimisation de systèmes de positionnement robustes en l’absence de GNSS. Principales contributions : - Simulation réaliste de capteurs complexes, y compris leurs défauts et incertitudes. - Amélioration d’algorithmes d’hybridation (Kalman, filtres) et de traitement de données capteurs. - Exploration de l’apport du machine learning pour renforcer la robustesse en environnement dégradé. - Implémentation sur cible embarquée en vue d’essais terrain. Ce stage m’a permis de renforcer mes compétences techniques (traitement du signal, IA embarquée), tout en évoluant dans un cadre collaboratif.

Intégré à une équipe de recherche en chirurgie ophtalmique, j’ai développé un algorithme de détection automatique de rétinopathies (affections de la rétine) induites par l’hydroxychloroquine (traitement contre les maladies auto-immunes) à partir de scans OCT. Principales contributions : - Prétraitement et formatage du dataset, ainsi que mise en place d’une pipeline adaptée à de grands volumes de données. - Élaboration d’un protocole d’entraînement et d’évaluation robuste (K-folds, choix des métriques, augmentations de données), malgré un faible volume d’échantillons. - Entraînement et évaluation de classifieurs en deep learning (CNN, ResNet, ViT, …) sous PyTorch, avec différentes approches (ensemble models, transfer learning). - Collaboration et échanges réguliers avec le personnel du Royal Hospital. Cette expérience, mon premier projet en machine learning, m’a permis d’acquérir une excellente maîtrise de PyTorch, ScikitLearn et Pandas. Travailler sur un sujet à fort impact, tout en relevant les contraintes liées à la taille réduite du jeu de données, une situation fréquente en bio-informatique, a été particulièrement enrichissant. J’y ai également renforcé mes compétences en communication scientifique en anglais dans un environnement international.

Affichage publicitaire et entretien des abribus sur la métropole grenobloise.

Accueil et conseil client, gestion des rayons, réception de marchandises et encaissement. Observation de l'ogranisation interne de l'entreprise à différentes échelles.